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                  某商業銀行大數據營銷案例

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                  某商業銀行大數據營銷案例
                  項目背景
                  隨著互聯網金融對傳統銀行業務的不斷沖擊,銀行業變革需求迫切,做為互聯網+金融的先鋒,某商業銀行早已布局了銀行電商平臺,但該電商平臺需要通過大數據技術實現個性化商品推薦,提高網站的用戶體驗、客單價和復購率,同時希望能夠搭建用戶畫像和用戶分析系統,幫助運營人員優化網站運營。
                   
                  項目目標
                  1、在該銀行的電商商城上為用戶提供精準實時的個性化推薦服務
                  2、提供網站運營智能分析工具
                  3、提供可視化分析報告
                  某商業銀行大數據營銷案例
                  大數據金融系統解決方案:
                  1、個性化站內推薦
                  (1)部署代碼,采集數據
                  通過js部碼的方式,在商城網站的PC端和手機客戶端采集商品信息和用戶行為等非敏感信息,包括商品編號、商品名稱、商品品類、頁面訪問、瀏覽品類、瀏覽單品、搜索、添加購物車等。
                  (2)建立推薦模型
                  對于收集上來的商品和用戶行為信息,經過算法模型的處理變換為多種形式的個性化推薦模型,并結合大數據金融系統掌握的外部全網數據,形成更精確的推薦結果。
                  (3)進行精準的個性化推薦
                  大數據金融系統基于場景引擎、規則引擎、算法引擎、展示引擎以及流處理平臺和批處理平臺進行個性化數據運營,形成個性化推薦方案,推薦的內容包括商品、廣告、活動、商家等。
                   
                  2、智能分析引擎
                  (1)客戶畫像
                  將商城的數據與大數據金融系統全網數據整合,了解用戶在其它電商、社交平臺、APP上的外部行為,提供更準確的客戶畫像。
                  某商業銀行大數據營銷案例
                  (2)商業分析和網站運維分析
                  整合商城前后端數據,提供基于流量、通路、訪客、會員、客戶行為、商品、訂單、融資等的數據分析,通過大數據金融系統分析引擎,向業務人員展示電子商務的核心數據情況,滿足商業分析(BA)和網站運維分析(WA)的需求。
                  (3)算法和效果評估
                  建立完整的客戶行為分析引擎,包括基于多種算法產生的客戶行為模型和最終的效果評估優化等。
                   
                  3、可視化數據分析報告
                  (1)可視化數據分析報告系統。
                  通過大數據金融系統分析引擎,以行業通用的方式展示流量、通路、訪客、會員、客戶行為、商品、訂單、融資等可視化數據報告;向行內運營后臺、店鋪后臺進行數據輸出。
                  (2)靈活的報表展現。
                  業務人員可根據需要,靈活展現電商運維的核心及常用指標,形成可用的數據分析結果。
                  (3)評估與優化
                  定期對數據分析報告的質量進行評估和優化,保證指標的合理性和正確性,并根據需求不斷改進分析報告系統。
                   
                  項目實施
                  目前基于大數據金融系統的篩選引擎和分析引擎均已部署和上線。

                   

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